if bodu > 90:

Pokud chci něco provést v případě, že podmínka nebyla splněna, použiju podmínku s dvěma větvemi.

if bodu > 90:

else:

Co kdybych ale například chtěl rozdělit známky podle počtů bodů? Tedy za více než 90 by bylo A, za 80 až 90 B a tak dále. V takovém případě bych mohl použít podmínku s více větvemi.

if bodu >= 90:

elif bodu >= 80:

elif bodu >= 70:

elif bodu >= 60:

elif bodu >= 50:

else:

Zde je dobré vědět, jakým způsobem Python takovou podmínku vyhodnocuje. Nejdřív se podívá, jestli je splněna první větev. Pokud ano, vykoná příslušný blok kódu a **zbytek větví přeskočí**. Pokud první větev není splněna, zkouší, jestli je splněna druhá. Pokud ano, vykoná příslušný blok a opět zbytek přeskočí. Takto pokračuje dokud nevyčerpá všechny větve nebo nenarazí na `else`. Důležité je tedy zapamatovat si, že pokud výraz v nějaké větvi uspěje, zbytek větví se přeskočí a Python se na ně ani nepodívá.

jmena = ['petr', 'pavel', 'jitka', 'jana']

for jmeno in jmena:

Všimněte si, že cyklus FOR je v základu dost podobný chroustání seznamů. I tady říkáme, že se má něco provést pro každý prvek seznamu. Jen teď máme podstatně větší volnost v tom, co s jednotlivými prvky provedeme. Podobně jako v případě podmínek můžeme cyklu FOR předat celý blok příkazů najednou:

jmena = ['petr', 'pavel', 'jitka', 'jana']

for jmeno in jmena:

Dokonce se můžeme opravdu odvázat a vložit do bloku v cyklu FOR i podmínku.

jmena = ['petr', 'pavel', 'jitka', '', 'jana']

for jmeno in jmena:

Tímto jsme vlastně vysvětlili to hlavní a zásadní, co o cyklu FOR zatím potřebujeme vědět. Možná se to na první pohled nezdá, ale přidáním cyklu do našeho programátorského arzenálu jsme otevřeli pandořinu skříňku plnou možností, co v našich programech můžeme dělat. Také jsme ovšem otevřeli bránu do samotných pekel, neboť už si díky cyklům můžeme troufnout na mnohem komplikovanější problémy. Na ty bude často potřeba pořádně roztočit mozkové závity.

soucet = 0

for cislo in cisla:

Ne, že bychom zrovna takovýto kus kódu nutně potřebovali, když můžeme použít funkci `sum()`. Tento příklad ale ukazuje, že s cykly můžeme dělat spoustu zajímavých věcí.

cisla = [3, 5, 8, 0, 4, 2, 0, 7, 6, 2, 0, 5]

for cislo in cisla:

cisla = [3, 5, 8, 0, 4, 2, 0, 7, 6, 2, 0, 5]

index = 0

for cislo in cisla:

for x in cisla:

for jmeno in jmena:

import statistics

with open('hody.txt') as vstup:

hody = [int(hod) for hod in hody]

if len(hody) < 1000:

print(statistics.mean(hody))

if len(hody) < 1000:

if len(hody) < 1000:

else:

mereni = [

]

Abychom se dostali k výsledku, budeme s touto tabulkou potřebovat provést několik operací a místo toho, abychom je zadávali do Python konzole jednu po druhé, napíšeme si příkazy jednoduše za sebe do obyčejného textového souboru s příponou `.py`. Pojmenujme jej například `teplota.py`.

mereni = [

]

teploty = [radek[1] for radek in mereni]

prumer = sum(teploty)/len(teploty)

Ještě hezčí bude, pokud uživateli sdělíme výsledek nějak přívětivě, například takto:

utraty = [

]

for utrata in utraty:

Takovýto zápis pomocí sčítání řetězců je dost nepohodlný. Pokud by navíc tabulka obsahovala o pár sloupečků více, snadno se nám výraz ve funkci `print()` vymkne z rukou.

for utrata in utraty:

{

}

{

}

import json

with open('absolventi.json', encoding='utf-8') as soubor:

absolventi = json.loads(text)

print(absolventi)

import json

with open('absolventi.json', encoding='utf-8') as soubor:

print(absolventi)

import json

hodiny = {'po': 8, 'ut': 7, 'st': 6, 'ct': 7, 'pa': 8}

with open('hodiny.json', mode='w', encoding='utf-8') as soubor:

Pokud bychom z nějakého důvodu chtěli pouze vytvořit řetězec obsahující JSON ale nezapisovat jej do souboru, můžeme použít funkci `json.dumps`.